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Computer und IT NEWS

Neo4j BI Connector: Graphtechnologie jetzt auch für gängige Data-Discovery-Tools

Ermöglicht eine nahtlose Integration der Neo4j Graphdatenbank in weitverbreiteten Business Intelligence-Anwendungen

München, 24. März 2020 – Neo4j, führender Anbieter von Graphtechnologie, macht mit dem Neo4j BI Connector Graphdatenbanken auch für den Business Intelligence (BI)-Markt zugänglich. Das Modul ermöglicht die Echtzeit-Analyse von Graphdatensätzen sowie Daten aus relationalen und NoSQL-Datenbanken in bekannten BI-Anwendungen – unter anderem Tableau, Looker, TIBCO Spotfire, Oracle Analytics Cloud, MicroStrategy.

Der Neo4j BI Connector unterstützt Anwender dabei, Datenvisualisierungen und Dashboards zu erstellen, effektiven Nutzen aus ihren Daten zu extrahieren und damit SQL-basierte Analysen anzureichern. Auf dieser Basis können Analysten, Business-Manager und Data Scientists bessere Entscheidungen treffen, die Betriebseffizienz erhöhen, Marktrends identifizieren und neue Umsatz- und Geschäftsmöglichkeiten ausloten.

Die Funktionen des Neo4j BI Connector im Überblick:
– Setzt auf den JDBC (Java Database Connectivity)-Standard.
– Übersetzung von SQL (Structured Query Language) in die Neo4j-Abfragesprache Cypher.
– Echtzeit-Einblick in vernetzte Daten ganz ohne zusätzliches Skripting oder Programmieren.
– Vollständige Unterstützung und Bereitstellung für den unternehmensweiten Einsatz.

Neo4j Graphtechnologie kommt in den unterschiedlichsten Data-Analytics-Workflows zum Einsatz:

360°-Kundenansicht: BI-Analysten einer Bank können die Kreditwürdigkeit von Kunden besser bewerten, Leistungen kundenspezifisch anpassen und den Support entsprechend verbessern. Die Verknüpfung von unterschiedlichen Datensets, Konten und Kunden schafft einen ganzheitlichen Kontext für die Entscheidungsfindung. So kann beispielsweise ein Privatkunde, der als CEO eines Unternehmens auch Geschäftskunde der Bank ist, schnell zum High-Value-Kunden aufsteigen.

Betrugsaufdeckung: Mit dem Neo4j BI Connector können Analysten und Ermittler Muster und Gruppierungen innerhalb von Daten aufspüren und so verdächtige Transaktionen zwischen Bankfilialen, Unternehmen und Personen sowie Betrugsringen identifizieren. Im Dashboard angezeigte Suchergebnisse (z. B. “Anzahl der identifizierten Betrugsfälle in Zeitraum X”) lassen sich so genauer untersuchen, um Zusammenhänge besser zu verstehen.

Die anschauliche Visualisierung komplexer Datenbeziehungen macht Graphdatenbanken für eine Vielzahl von Geschäftsanwendungen immer beliebter. Gartner empfiehlt in seinen Predictions 2020, Graphtechnologie zu nutzen, um mehrere Datensätze semantisch anzureichern und über Silos hinweg automatisiert zusammen zu führen und zu erweitern. Dies ermöglicht eine umfassende Kontextbereitstellung und eine situative Beurteilung in Echtzeit für durchgehende Intelligence und bessere Entscheidungsfindung.

Stimmen zum BI-Connector:

Keith Hare, Vorsitzender des internationalen SQL-Standardkomitees für Datenbanksprachen:
“Graphdatenbanken sind eine große Hilfe, um Daten tatsächlich zu verstehen. Aber auch für SQL-Datenbanken konzipierte Tools zur Datenanalyse, Visualisierung und Reporting haben ihre Vorteile. Der Neo4j BI Connector macht Graphdaten nun auch für bestehende BI-Tools nutzbar: Die Graphdatenanalyse wird in die SQL-Datenanalyse integriert, was den Wert von Property Graphdatenbanken weiter steigert. Die Integration ist ein guter Anfang, um es Unternehmen so einfach wie möglich zu machen, die richtige Datenbank für ihre Anwendung auszuwählen.”

Fawad Zakariya, SVP of Business and Corporate Development bei Neo4j:
“Neo4j BI Connector demokratisiert den Zugang zu Graphdaten für Millionen von Business Intelligence-Analysten – eine Anwendergruppe, die ein 20 Mrd. US-Dollar Marktsegment repräsentiert. Die Neo4j Graphdatenbank spielt eine immer wichtigere Rolle für Innovationen und der digitalen Transformation von Unternehmen. Wir investieren weiterhin in unser Ökosystem, um unsere Produktportfolio sowie unsere Marktposition auszubauen und der steigenden Kundennachfrage nachzukommen.”

Dr. Michael Moore, National Practice Lead for Enterprise Knowledge Graphs, EY”s Data and Analytics (DnA) Group:
“Neo4j hat mit Treibern für verschiedenen Programmiersprachen, APIs und Datenquellen-Konnektoren schon immer vielfältige Möglichkeiten für die Verknüpfung von Unternehmensdaten geboten”, so Moore. “Der neue Neo4j BI Connector ist ein weiterer großer Schritt nach vorn und etabliert Neo4j als eine vollwertige Mainstream-Datenmanagement-Plattform, die mit Hilfe von BI-Tools und -Workflows graphbasierte Daten im gesamten Unternehmen liefert. Unser Team hat den Neo4j BI Connector mit mehreren bekannten Business Intelligence-Tools getestet. BI-Power-User und Analysten können nun problemlos Echtzeit-KPIs und Dashboards direkt in Neo4j einbinden und die volle analytische Leistungsfähigkeit von Graphen nutzen, um nie dagewesene unternehmensweite Einblicke zu generieren.”

Brian Matsubara, Senior Director of Global Technology Alliances bei Tableau:
“Bei Tableau konzentrieren wir uns immer voll und ganz auf die Lösung der dringendsten Herausforderungen unserer Kunden”, so Matsubara. “Der Neo4j BI Connector bietet einen unternehmensweiten Zugriff von Tableau aus auf Live-Graphdaten, und eröffnet Anwendern die Vorteile der Echtzeit-Datenerhebung. Das ist eine riesige Chance, vorhandene Daten aus einem anderen Blickwinkel heraus zu untersuchen und KPIs besser zu verstehen.”

Weitere Informationen über den Neo4j BI Connector finden Sie auf der Neo4j Website sowie im Blog. Der Neo4j BI Connector ist in der Neo4j Enterprise Edition-Subscription enthalten.

Über Neo4j:
Neo4j ist führender Anbieter für Graphtechnologie, die Unternehmen wie Airbus, Comcast, eBay, NASA, UBS, Walmart entscheidende Innovationen und Wettbewerbsvorteile bietet. Tausende von Community- Projekten sowie mehr als 400 Kunden erschließen vernetzte Daten mit Hilfe von Neo4j, um Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es Anwendungen, die mit Neo4j entwickelt wurden, die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von künstlicher Intelligenz, über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zum Stammdatenmanagement. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.

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Bildquelle: Neo4j

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